示例(boston房价数据集) # loader模块展示波士顿房价数据集 # boston房价数据集用于回归模型的学习 boston = datasets.load_boston() X, y = boston['data'], boston['target'] print(X.shape, y.shape) # (506, 13) (506,) # 将标签特征数据转化为datafram,更加直观的展现数据 pd.DataFrame(X).head(...
Dataset之Boston：Boston波士顿房价数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略
代码链接:sklearn.datasets.load_boston — scikit-learn 1.1.1 documentation fromsklearn.datasetsimportload_boston 1. load_boston([return_X_y]) load_iris([return_X_y]) load_diabetes([return_X_y]) load_digits([n_class, return_X_y]) load_linnerud([return_X_y]) load_wine...
MEDV - 自有住房的中位数报价, 单位1000美元 ---【自住房屋房价中位数】 Boston波士顿房价数据集的下载 下载地址:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() print(boston.DESCR) Boston House Prices d...
代码链接:sklearn.datasets.load_boston — scikit-learn 1.1.1 documentation from sklearn.datasets import load_boston load_boston([return_X_y]) load_iris([return_X_y]) load_diabetes([return_X_y]) load_digits([n_class, return_X_y]) ...
load_iris 鸢尾花数据集 load_boston 波士顿房屋数据集 fetch_california_housing 加利福尼亚房屋数据集 fetch_kddcup99 入侵检测数据集 fetch_species_distribution 物种分布数据集 fetch_covtype 森林植被数据集 load_mldata mldata.org在线下载的数据集 今天的内容就是这些了,我们从语料开始,明天我们将介绍拆分数据的相...
boston=datasets.load_boston()# 导入波士顿房价数据print(boston.keys())#查看键(属性)['data','target','feature_names','DESCR','filename']print(boston.data.shape,boston.target.shape)#查看数据的形状(506,13)(506,)print(boston.feature_names)# 查看有哪些特征 这里共13种print(boston.DESCR)# descr...
因为涉及种族问题(有一个和黑人人口占比相关的变量B),波士顿房价这个数据集将在sklearn 1.2版本中被移除。 发一份文档纪念一下这个数据集。 Function load_boston is deprecated; `load_boston` is deprecated …
...填充缺失值 先让原始数据中产生缺失值,然后采用3种不同的方式来填充缺失值 均值填充 0值填充 随机森林方式填充 波士顿房价数据 各种包和库 import numpy as np import pandas...= load_boston() dataset.data.shape # 标签是连续型的值,用于回归分析 dataset.target[:5] # 标签是连续的数值,连续型变量,...
from keras.datasets import boston_housing (x_train, y_train), (x_test, y_test) = boston_housing.load_data() 参数 path:数据存放位置,默认'~/.keras/datasets/'+path seed:随机数种子 test_split:分割测试集的比例 返回值 两个Tuple,(X_train, y_train), (X_test, y_test) 下一页 ...